基于LDA模型和类别关键词的弱监督文本分类方法研究：KWC-LDA算法

机器学习技术在近几年飞速发展，也产生出了许多优质的成果，并不断地落实到各个应用场景之中。在文本分类领域中，监督学习能够在给定大量有标注训练集的情况下，完成特定的学习任务。然而，监督学习对训练集的标签、数据平衡度和数据量的依赖，导致其无法使用在数据信息中占绝大部分的互联网上的散布数据，也无法满足日益增加的各类学习需求。为了解决这一问题，本文提出了基于 LDA 主题模型和类别关键词的弱监督文本分类方法 KWC-LDA。 KWC-LDA 方法由两个子分类器经决策优化后得到，分别是类别关键词优化后的 LDA 模型子分类器和类别关键词直接聚类子分类器。通过引入类别关键词信息，KWC-LDA 方法能够有效地结合文本数据中的主题信息和类别信息，提高文本分类的准确性。具体而言，首先将文本数据通过 LDA 主题模型转换为主题表示，然后根据类别关键词对 LDA 主题模型进行优化，得到类别关键词优化后的 LDA 模型子分类器。接着，直接利用类别关键词进行聚类，得到类别关键词直接聚类子分类器。最后，通过决策优化的方式将两个子分类器融合得到最终的文本分类结果。 本文通过大量实验验证了 KWC-LDA 方法的有效性和优越性。实验结果表明，相比传统的监督学习方法和其他弱监督学习方法，KWC-LDA 在文本分类任务中取得了更好的性能表现，特别是在数据稀疏、标注不充分的场景下表现尤为突出。此外，本文还探讨了一些参数对 KWC-LDA 方法的影响，并进行了深入的分析和讨论。 综上所述，基于 LDA 主题模型和类别关键词的弱监督文本分类方法 KWC-LDA 在解决大规模、高维度文本数据分类问题上具有很好的应用前景与实际意义。通过结合主题模型和类别关键词信息，KWC-LDA 能够更充分地挖掘文本数据中的信息，提高文本分类的准确性和效率，为文本分类领域的研究和应用带来新的思路与方法。希望本研究成果能够为相关领域的学者和研究人员提供有益的参考和借鉴，推动文本分类技术的不断进步与发展。